İHA’ların Batarya Seviyelerinin Makine Öğrenmesi ile Tahmini

Authors : Gürkan Kutlu, Erdinç Avaroğlu

Pages : 56-62

Doi:10.51534/tiha.1437254

View : 67 | Download : 98

Publication Date : 2024-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Döner kanatlı insansız hava araçları (İHA), çeşitli uygulamalarda sağladıkları esneklik nedeniyle dikkat çekmektedir. Çeşitli alanlarda, geniş bir yelpazede kullanılan döner kanatlı İHA’ların daha fazla yaygınlaşmasının önündeki en büyük engel, bataryalarının kısa sürede deşarj olmasından dolayı havada kalma sürelerinin kısa olması olarak görülmektedir. Döner kanat İHA’lar da kullanılan lityum polimer (Lipo) bataryaların bir diğer dezavantajlı durumu ise kullanım ömrüdür. Lipo bataryaların toplam verebildiği akım miktarının bir göstergesi olan pil seviyesi sürekli kontrol edilmemesi ve bu seviyenin 20%’nin altına düşüşü pil ömrünü kısaltmakta ve zaman zaman yapısını tamamen bozarak İHA’yı çeşitli kırımlara uğratabilmektedir. Özellikle otonom olarak sürekli görevlerde kesintisiz çalıştırılmak istenen döner kanatlı İHA\\\'ların; pil ömrünün uzatılması ve belirli bir pil seviyesine indiğinde otonom olarak en yakın şarj istasyonuna güvenli inişleri önem taşımaktadır. Bu çerçevede yapılan çalışmada, belirlenen bir güzergah boyunca otonom uçan bir İHA\\\'nın iniş platformuna yatay olarak yaklaşırken ve bu platforma dikey iniş yaparken batarya seviyesindeki azalma miktarı, makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak tahmin edilmiştir. Uçuş sonunda, İHA\\\'nın güvenli bir şekilde istenilen batarya seviyesinde yere iniş yapması hedeflenmiştir. Yatay seyir sırasında, güzergah noktaları üzerinde anlık veriler kullanılarak tahminler yapılmıştır. Dikey iniş esnasında ise, görüntü işleme teknikleri kullanılarak, farklı irtifalardan indirilen İHA\\\'dan elde edilen verilerle tahminler gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında tasarlanan İHA ile gerçek saha koşullarında ve farklı irtifalarda testler gerçekleştirilmiştir. Kalkış öncesinde, İHA’ya belirli bir batarya seviyesi bildirilmiş ve uçuşa başlanmıştır. Uçuş sonrasında ise İHA’nın batarya seviyesi kontrol edilerek başlangıç seviyesi ile arasındaki farklar gözlemlenmiştir. Yapılan testlerde, en yüksek 3%, en düşük ise 0% batarya seviyesi farkına ulaşılmıştır.Bu çerçevede yapılan çalışmada, belirlenen bir güzergah boyunca otonom uçan bir İHA\\\'nın iniş platformuna yatay olarak yaklaşırken ve bu platforma dikey iniş yaparken batarya seviyesindeki azalma miktarı, makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak tahmin edilmiştir. Uçuş sonunda, İHA\\\'nın güvenli bir şekilde istenilen batarya seviyesinde yere iniş yapması hedeflenmiştir. Yatay seyir sırasında, güzergah noktaları üzerinde anlık veriler kullanılarak tahminler yapılmıştır. Dikey iniş esnasında ise, görüntü işleme teknikleri kullanılarak, farklı irtifalardan indirilen İHA\\\'dan elde edilen verilerle tahminler gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında tasarlanan İHA ile gerçek saha koşullarında ve farklı irtifalarda testler gerçekleştirilmiştir. Kalkış öncesinde, İHA’ya belirli bir batarya seviyesi bildirilmiş ve uçuşa başlanmıştır. Uçuş sonrasında ise İHA’nın batarya seviyesi kontrol edilerek başlangıç seviyesi ile arasındaki farklar gözlemlenmiştir. Yapılan testlerde, en yüksek 3%, en düşük ise 0% batarya seviyesi farkına ulaşılmıştır.
Keywords : İHA, batarya seviyesi, makine öğrenmesi, tahmin, otonom